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Enregistrement W4409193604 · doi:10.1007/978-981-97-9715-8_12

Food Insecurity and Dietary Deprivation: Rural–Urban Migrant Households in Kenya

2025· book-chapter· en· W4409193604 sur OpenAlexaff
Elizabeth Opiyo Onyango, Jonathan Crush, Samuel Owuor

Notice bibliographique

RevueInternational perspectives on migration · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood insecuritySocioeconomicsMigrant workersGeographyEnvironmental healthFood securityEconomic growthEconomicsMedicineAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter focuses on food consumption and dietary diversity among internal migrant households in Kenya using data from a city-wide household survey of Nairobi conducted in 2018. The study examined whether migrant households are more likely to experience inferior diets, low dietary diversity and increased dietary deprivation than their local counterparts. Second, it assesses whether some migrant households experience greater dietary deprivation than others. Third, it analyses whether rural–urban links play a role in boosting dietary diversity among migrant households. Length of stay in the city, the strength of rural–urban links and food transfers do not show a significant relationship with greater dietary diversity. Better predictors of whether a household is able to escape dietary deprivation include education, employment and household income. Food price increases also decrease dietary diversity as migrant households adjust their purchasing and consumption patterns. The analysis shows that food security and dietary diversity have a strong relationship with one another: food insecure households also experience the lowest levels of dietary diversity, and food secure households the highest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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